Вопрос или проблема
У меня есть две машины, Машина А и Машина Б, собирающие временные ряды данных. Первая машина работает каждый день и собирает 5 характеристик, а вторая работает каждый пятницу и собирает 10 характеристик. Я пытаюсь применить это к модели линейной регрессии, но перекрытие и разница в количестве характеристик создают сложности. Я мог бы добавить 5 нулей к ежедневным характеристикам, чтобы это заработало. Но это кажется немного кустарным. Какова лучшая практика в данном случае?
Добавление 5 нулей, вероятно, не является хорошим подходом. Интерполяция (или какая-то другая техника заполнения данных) может быть здесь лучше.
Альтернативный вариант — рассматривать данные с двух машин отдельно (но без дополнительной информации о проблеме сложно судить, осуществимо ли это).
Ответ или решение
Работа с временными рядами, которые имеют различное количество признаков и перекрытия, может быть затруднительной задачей. В данном случае у вас есть данные от двух машин: Машина A собирает 5 признаков каждый день, а Машина B — 10 признаков каждый пятницу. Ниже приведены несколько стратегий, которые помогут вам эффективно справиться с этой проблемой.
-
Интерполяция и иммутация данных: Вместо добавления нулей стоит рассмотреть методы интерполяции или другие техники иммутации для заполнения отсутствующих данных. Это позволит вам создавать значения для недостающих признаков на основе существующих данных. Используйте методы линейной интерполяции или более сложные алгоритмы, такие как k-ближайших соседей, если это уместно.
-
Объединение данных с разной частотой: Для совместного анализа временных рядов с различной частотой вы можете использовать ресемплирование данных. Например, вы можете агрегировать данные от Машины B для создания ежедневных записей (например, усреднение или суммирование). Это позволит вам иметь одинаковую частоту измерений и избежать проблем с несоответствием признаков.
-
Преобразование признаков: При анализе данных с различным количеством признаков рассмотрите возможность выделения ключевых признаков, которые могут быть общими для обеих машин. Это может помочь упростить вашу модель и минимизировать влияние пропусков. Например, вы можете использовать алгоритмы отбора признаков, чтобы определить наиболее значимые из 10 признаков Машины B и сопоставить их с признаками Машины A.
-
Разделение материалов: В некоторых случаях может быть разумным рассмотреть данные каждой машины отдельно. Если обе таблицы содержат уникальную информацию о различных аспектах ваших данных, возможно, вам следует построить отдельные модели для каждой машины и затем объединить результаты, а не пытаться свести все в одну модель. Это может помочь избежать проблем с различиями в структурах данных и улучшить предсказательную способность.
-
Использование методов работы с пропусками: Ваша модель может быть способна обрабатывать пропуски. Некоторые алгоритмы, такие как случайный лес или градиентный бустинг, могут эффективно справляться с отсутствующими данными. Это может снизить необходимость в предварительной обработке и перекодировании данных.
-
Трансформация данных: Рассмотрите возможность применения временных трансформаций, таких как FFT (брутальная форма преобразования Фурье) или преобразования в вейвлет-форму, чтобы выделить важные временные особенности, используя меньше признаков, которые существуют у обеих машин.
-
Модель глубокого обучения: В качестве дополнительного варианта использования нейронных сетей, таких как LSTM или GRU, может помочь в обработке временных рядов с различными признаками. Эти модели способны обрабатывать пропуски и могут извлекать структурные зависимости из временных рядов.
В заключение, хотя добавление нулей может показаться простым решением, это не лучший подход. Используйте более продвинутые методы обработки данных, чтобы сохранить качество модели и извлечь максимальную информацию из ваших временных рядов.